package com.hmdp.utils;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.hmdp.entity.Shop;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Function;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 * 基于StringRedisTemplate封装一个缓存工具类，满足下列需求：
 *
 * * 方法1：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置TTL过期时间
 * * 方法2：将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置逻辑过期时间，用于处理缓
 *
 * 存击穿问题
 *
 * * 方法3：根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，利用缓存空值的方式解决缓存穿透问题
 * * 方法4：根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，需要利用逻辑过期解决缓存击穿问题
 */

@Component
@Slf4j
public class CacheClient {
    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public CacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }

//    TODO 将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置TTL过期时间
    public void set(String key, Object value, Long time, TimeUnit unit){
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value),time,unit);
    }

//    TODO 将任意Java对象序列化为json并存储在string类型的key中，并且可以设置逻辑过期时间，用于处理缓存击穿问题
    public void setWithLogicalExpire(String key,Object value,Long time, TimeUnit unit){
        // 设置逻辑过期
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(value);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(time)));
        // 写入Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

//     TODO 根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，利用缓存空值的方式解决缓存穿透问题

    public <R,ID> R queryWithPassThough(
            String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit){

        String key = keyPrefix+ id;
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }
        if (json!=null)
        {
            return null;
        }
        R r = dbFallback.apply(id);
        if (r == null) {
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            return null;
        }
        this.set(key,r,time,unit);
        return r;
    }

//    TODO 根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，需要利用逻辑过期解决缓存击穿问题
     public <R, ID> R queryWithMutex(
        String keyPrefix, ID id, Class<R> type, Function<ID, R> dbFallback, Long time, TimeUnit unit) {
        String key = keyPrefix + id;
        R r = null;
        String LockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        try {
            String UNJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);

            if (StrUtil.isNotBlank(UNJSON)) {
                return JSONUtil.toBean(UNJSON, type);
            }

            if (UNJSON != null) {
                return null;
            }

            boolean islock = getLock(LockKey);
            if (!islock) {
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(keyPrefix, id, type, dbFallback, time, unit);
            }

            r = dbFallback.apply(id);

            if (r == null) {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                return null;
            }
            String jsonStr = JSONUtil.toJsonStr(r);
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, jsonStr);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            deleteLock(LockKey);
        }
        return r;
    }


    private boolean getLock(String key){
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    private void deleteLock(String key){
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }



}
